本文将介绍 ML4CO 的第一种范式（GNN 监督学习 + 解码）的代码实现。代码文件可以在 https://github.com/cny123222/A-Living-Guide-to-ML4CO 中找到。

本期讲解 ML4CO 中的常见网络结构 GNN/GCN，并附有代码示例。项目代码可以在 https://github.com/cny123222/A-Living-Guide-to-ML4CO 中找到。

A simple memo for learning Reinforcement Learning.（强化学习备忘录）

这是《操作系统》课程的课程笔记系列。本文整理部分为“第5章：I/O管理”。

这是《操作系统》课程的课程笔记系列。本文整理部分为“第4章：文件管理”。

这是《操作系统》课程的课程笔记系列。本文整理部分为“第3章：存储器管理”。

这是《操作系统》课程的课程笔记系列。本文整理部分为“第2章：处理机管理”。

本文将精读论文 “POMO: Policy Optimization with Multiple Optima for Reinforcement Learning”，作者 Kwon et al.，时间 2020 年，链接 arXiv:2010.16011。

本文将精读论文 “Reinforcement Learning with Combinatorial Actions: An Application to Vehicle Routing”，作者 Delarue et al.，时间 2020 年，链接 arXiv:2010.12001。

本文为SJTU-AI2615算法课程的知识点复习，主要复习内容为NP完全问题（进阶），包括Karp归约等。